Проблемы организации кредитования частных клиентов в ОАО "ОТП-Банк"

Для достижения этих целей ОАО "ОТП-Банк" привлекает высокооплачиваемых экспертов. Но их мало и им порой физически не хватает времени успевать везде. Поэтому также актуальным является вопрос формализации знаний экспертов и их тиражирование. Это позволит "виртуальному эксперту" работать одновременно во всех филиалах банка.

Задачи подобного рода легко решаются на базе платформы Deductor. Механизмы Deductor позволяют как создать консолидированное хранилище информации о заемщиках, обеспечивая к тому же и непротиворечивость хранимой информации, так и формализовать знания экспертов, создав модели классификации заемщиков с достоверностью более 90%. Причем модель позволит принять решение о выдаче кредита или отказе практически мгновенно. Так можно поставить потребительское кредитование на поток. Это тем более актуально ввиду онлайн кредитования и массового использования кредитных карт.

ОАО "ОТП-Банк" уже имеет достаточно статистики по кредитованию физических лиц. Для построения достоверной модели достаточно информации за 3 - 4 года. Тем более, модели имеют возможность периодически перестраиваться, учитывая динамику рынка (новые данные).

Таким образом, можно с уверенностью говорить о готовности ОАО "ОТП-Банк" к использованию передовых методик оценки кредитоспособности физических лиц. Осталось лишь консолидировать накопленные данные и формализовать опыт экспертов в рамках единой архитектуры. Это с успехом позволяет сделать аналитическая платформа Deductor.

В виду этого, интересно будет рассмотреть основные принципы формирования такой системы на одном из примеров оценки кредитоспособности физических лиц. В нем будут видны преимущества заложенных в платформе методик относительно используемых в настоящий момент (скоринг, экспертные оценки и т.п.).

Кроме того, сейчас все большее распространение приобретает клиентно-ориентированная стратегия, где во главу угла ставится клиент и механизмы взаимодействия с ним. Данная стратегия получила название CRM - Customer Relationship Management. На рынке существует большое разнообразие CRM систем, однако почти все они предназначены для автоматизации работ по сбору и систематизации данных о клиентах и практически не обладают развитыми средствами анализа. Только в наиболее дорогих имеются средства OLAP. Из-за игнорирования вопросов анализа CRM данных, часто банк даже не подозревает о каких-то закономерностях в поведении клиентов, в то время как знание подобных закономерностей и их учет в своих действиях может принести значительную практическую пользу.

Сатьи по теме:

Мероприятия по совершенствованию деятельности Банка «Национальная факторинговая компания»
Стратегические цели Банка НФК на ближайшие 5 лет включают в себя следующие: · выйти на первое место по объемам продаж среди факторинговых компаний Восточной Европы (4,5-5 млрд. долларов США в год) и тем самым войти в число тридцати крупнейших факторинговых компаний мира; · завоевать репутацию са ...

Страховая сумма
Страховая сумма определяется по согласованию между стра­ховщиком и страхователем в одинаковых или разных размерах по каждому виду страхового случая и каждому застрахованному ли­цу. Общая страховая сумма определяется путем умножения стра­ховой суммы, установленной для одного застрахованного лица н ...

Понятие саморегулируемой организации профессиональных участников рынка ценных бумаг
Саморегулируемой организацией профессиональных участников рынка ценных бумаг (далее - саморегулируемая организация) именуется добровольное объединение профессиональных участников рынка ценных бумаг, действующее в соответствии с настоящим Федеральным законом и функционирующее на принципах некоммерч ...